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长寿风险管理和死亡率建模

2017-04-25 15:04  点击:[]

近日,受我院助理教授舒蕾博士的邀请,南开大学金融学院助理教授李泓博士来访我校进行学术交流。李泓博士2015年毕业于荷兰蒂尔堡大学,主要研究方向为长寿风险管理和金融计量。李泓博士在世界顶级人口学、保险学期刊《Demography》,《Journal of Risk and Insurance》,《ASTIN Bulletin,Insurance: Mathematics and Economics》发表多篇论文。

在全球老龄化持续加深的背景下,本次报告将总结经典的死亡率预测模型,对全球人口寿命的增长和长寿风险管理的背景和现状进行总结和分析,对这一领域的研究前沿进行阐述和展望,探讨长寿风险管理领域的最新理论成果,对长寿风险的管理具有重大的现实意义。首先,在模型预测死亡率时,校准窗口的选择尤为重要。过于久远的历史数据可能并不能反映最近的死亡率趋势,而且会造成模型设定误差。死亡率模型所包含的隐性时间因子数量较多,在结构上也较为复杂,既包括非平稳的通用因子,也包括平稳的人口特定因子。同时,不同人口的历史死亡率趋势也可能不同。本报告将讨论探寻死亡率模型选择最优校准窗口的方法。其次,完全基于隐性因子的外推法模型还是目前死亡率模型的主流。然而,最近研究表明反应社会经济发展或人类生存环境的宏观变量对人口预期寿命具有解释和预测作用。我们将基于经济理论选择适当的宏观变量,并将这些变量与现有死亡率模型结合,利用宏观变量提高对不同人口死亡率趋势的解释和预测能力。再次,与传统的外推法模型相比,向量自回归模型结构更加灵活,能够更好地刻画每个年龄的死亡趋势和不同年龄死亡率之间的短期相关性。随着历史数据的积累,基于向量自回归等多元时间序列的死亡率模型正越来越受欢迎。然而,相比于外推法模型,这类模型结构较为复杂,估计也比较困难。我们将优化向量自回归模型的结构,并结合该领域最新的理论成果,提出具有良好理论性质,且适合多人口死亡率数据的模型。最后,外推法模型是基于离散时间的因子模型,其结构并不直接适用于经典的连续时间资产定价模型,如Black-Scholes模型,而是必须借助蒙特卡洛模拟来对长寿风险的再保险和衍生品进行定价。为了提高运算效率,有学者提出了基于连续时间的仿射死亡率模型,这类模型类似于仿射利率模型,具有较好的数学性质,目前已被应用于长寿风险衍生品定价和养老金长寿风险的动态管理等领域。本报告将讨论如何应用此类模型进行长寿风险管理。

 

 

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